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基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划
一、引言
机器人技术在现代制造业中扮演着至关重要的角色，其应用领域不断拓展，包括自动化生产线、仓库自动化、医疗手术等等。机器人的核心技术之一就是路径规划。
机械臂路径规划是一项难题，它涉及到的问题包括路径的平滑性、运行速度、障碍物避免、路径长度最优化等等。随着机械臂多关节数目的增加，路径规划的复杂度也相应增加。因此，需要高效而有效的算法来解决这些问题。
本文提出一种基于改进快速扩展随机树（ImprovedRapidly-exploringRandomTree，iRRT）的机械臂路径规划算法。通过对iRRT算法的改进，我们提高了路径的平滑性，减少了需要探索的空间大小，使得算法更加高效和流畅。同时，我们将应用场景扩展到了复杂的多目标路径规划中。
二、快速扩展随机树（Rapidly-exploringRandomTree，RRT）
RRT是一种基于树结构的路径规划算法，其核心思想是将机械臂的起始位置作为根节点，随机采样出一批目标点，以随机采样点为起点，使用运动模型沿着树生长，直到遇到障碍物或者到达目标点为止。因此，RRT算法可以克服高维度空间随机采样的困难，同时能够应对复杂的非凸问题。
RRT算法的基本步骤如下：
1.初始化：将起始点设置为根节点。
2.生成随机目标点：在采样空间中生成一个随机目标点，作为生长树的扩展方向。
3.寻找最近节点：在现有的树结构中，找到与随机目标点最近的节点作为扩展树的起始点。
4.扩展树：从起始点开始，按照运动模型生长子树，直到到达随机目标点或者到达障碍物边缘。
5.重复执行第2~4步，直到达到目标点或者达到最大迭代次数。
RRT算法具有不失优性、局部最优性等优点，但其在复杂环境中路径规划过于保守，经常会出现锯齿状或者急转的路径，不够平滑。
三、改进快速扩展随机树（iRRT）
为了解决RRT算法的不足，我们通过对RRT算法的改进，提出了iRRT算法，其核心思想是结合局部搜索和虚拟力场的方法，使得算法更加快速、平滑、自然。
iRRT算法的主要改进有如下四点：
1.轨迹平滑技术
在RRT算法中，机械臂的路径规划较为保守，路径的平滑度不够。我们提出了一种轨迹平滑技术，将机械臂规划的路径进行光顺化，从而使得路径更加平滑自然。具体方法是在已经建立好的树结构上，通过局部搜索算法，找到场地上和当前机械臂位置最接近的点，并将当前机械臂运动到该点，并以该点为起点，开始另一轮的树生长。这样做能够保证树结构的连续性，同时保持了树向目标点扩展的优势。
2.虚拟力场的引入
类似于机械臂在现实环境中的运动过程，iRRT算法在路径规划过程中引入了虚拟力场的思想，这样做可以对朝向产生一定的约束，提高机械臂的稳定性，减少了路径规划过程中的震荡情况。在算法的每个步骤中，都对当前机械臂的位置和目标点进行一定的模拟，运用虚拟力场来约束朝向的角度。
3.树的搜索区域限制
在RRT算法中，随机采样点的空间范围可能很大，导致树的生长方向太多，搜索过程效率低下。iRRT算法通过限制搜索范围，减少了需要探索的空间大小，从而使得算法的寻找时间更短效率更高。在局部搜索范围内专注于更加细致的探索，通过这种方法可以快速地寻找到最短路径。
4.多目标路径规划优化
多目标路径规划涉及到了多个目标点的规划，需要在满足所有条件的情况下找到一条最短的路径。我们在iRRT算法中加入了多目标路径规划优化算法，该算法结合了A*算法的启发式搜索以及强化学习中的深度学习方法，同时引入累加质量分数的方式来评估路径质量，最终找到一条最短路径。
四、实验结果
在实验中，我们分别使用了RRT算法和iRRT算法来对机械臂的规划路径进行对比。实验结果表明，iRRT算法相较于RRT算法，在路径平滑性、探索空间、搜索效率等方面都有较大的提升，同时在多目标路径规划中也能够得到更好的效果。
五、结论
本文对机械臂路径规划做了一定程度的探讨，提出了改进快速扩展随机树（iRRT）算法，并通过实验进行了验证。iRRT算法的使用，可以提供更加平滑、高效、自然的机械臂路径规划，应用前景广泛。